NLTK-008：分类文本（有监督分类的更多例子）

句子分割：

句子分割可以看作是一个标点符号的分类任务：每当我们遇到一个可能会结束的句子的符号，我们必须决定他是否终止了当前句子。

#首先获得一些已被分割成句子的数据  #将他转换成一种适合提取特征的形式
import nltk
sents = nltk.corpus.treebank_raw.sents()    
tokens = []                               
boundaries = set()
offset = 0
for sent in nltk.corpus.treebank_raw.sents():
    tokens.extend(sent)
    offset+=len(sent)
    boundaries.add(offset-1)
print(boundaries)

  

 

  
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在这里 tokens是单独句子标识符的合并链表，boundaries 是一个包含所有句子边界标识符索引的集合。
接着我们要指定用于决定标点是否表示句子边界的数据特征：

def punct_features(tokens, i):
    return {'next-word-capitalized': tokens[i+1][0].isupper(),
        'prevword': tokens[i-1].lower(),'punct': tokens[i],
        'prev-word-is-one-char': len(tokens[i-1]) == 1}

  

 

  
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基于这个特征提取器，我们可以通过选择所有的标点符号创建一个加标签的特征集的链表，然后标注他们是否是边界标识符：

featuresets = [(punct_features(tokens, i), (i in boundaries))
               for i in range(1, len(tokens)-1)if tokens[i] in '.?!']

  

 

  
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再训练一个标点符号分类器：

size = int(len(featuresets) * 0.1)
train_set, test_set = featuresets[size:], featuresets[:size]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)

  

 

  
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使用该分类器进行断句：

def segment_sentences(words):
    start = 0
    sents = []
    for i, word in enumerate(words):
        if word in '.?!' and classifier.classify(punct_features(words, i)) == True:
            sents.append(words[start:i+1])
            start = i+1
    if start < len(words):
        sents.append(words[start:])
    return sents

  

 

  
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识别对话行为类型

在处理对话时，把话语看作说话者所做的一种行为是很有用的。这个解释是最简单的表述行为的(表述行为的)语句如“我原谅你”或“我打赌你不能爬那座山。”但是问候语、问题、答案、断言和说明都可以被认为是基于言语的行为类型。识别对话言语下的对话行为是理解对话的重要的第一步。

NPS语料库中，有超过10000个来自即时消息会话的帖子。这些帖子都已经被贴上15种对话行为类型中的一种标签。

posts = nltk.corpus.nps_chat.xml_posts()[:10000]

  

 

  
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定义一个简单的特征提取器，检查帖子包含了什么词：

def dialogue_act_features(post):
    features = {}
    for word in nltk.word_tokenize(post):
        features['contains(%s)' % word.lower()] = True
    return features

  

 

  
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然后为每个帖子提取特征，构造训练和测试数据。并创建一个新的分类器。

featuresets = [(dialogue_act_features(post.text), post.get('class'))
               for post in posts]
size = int(len(featuresets) * 0.1)
train_set, test_set = featuresets[size:], featuresets[:size]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))

  

 

  
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识别文字蕴含（RTE）

识别文字蕴含的意思是判断文本T的一个给定片段是否蕴含着另一个叫做 假设 的文本。

在我们的RTE特征检测器中，我们让单词(即词类型)作为代理的信息,和我们的特性计算重叠程度的词,并假设有单词的程度而不是文本。并不是所有的单词都是同样重要的–命名实体，如人的名字,组织和地方可能会是更重要的,这促使我们为word和nes（命名实体）提取不同的信息，此外，一些高频虚词作为“停止词”被过滤掉。

构造特征提取器：

def rte_features(rtepair):
    extractor = nltk.RTEFeatureExtractor(rtepair)
    features = {}
    features['word_overlap'] = len(extractor.overlap('word'))
    features['word_hyp_extra'] = len(extractor.hyp_extra('word'))
    features['ne_overlap'] = len(extractor.overlap('ne'))
    features['ne_hyp_extra'] = len(extractor.hyp_extra('ne'))
    return features

  

 

  
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为了表明特征的内容，可以检验下前面显示的文本/假设 的一些属性

rtepair = nltk.corpus.rte.pairs(['rte3_dev.xml'])[33]
extractor = nltk.RTEFeatureExtractor(rtepair)
print(extractor.text_words)
print extractor.overlap('word')
print extractor.overlap('ne')
print extractor.hyp_extra('word')

  

 

  
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文章来源: blog.csdn.net，作者：考古学家lx，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/90342810